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poetry init --name privategpt --python “＞=3.10“ --dependency gradio 报错！

powersys@powerSys:~/work/privategpt-gradio$poetryinit--nameprivategpt--python">=3.10"--dependencygradioThiscommandwillguideyouthroughcreatingyourpyproject.tomlconfig.Version

微信公众号：AI创造财富·2025-06-24 07:50

空间转录组benchmark 相关读完scGPT spatial 和空间单细胞基因乳房细胞数据集文章之后

文章目录✅空间转录组测序方式总体划分成像型空间转录组（Imaging-basedST）原理：技术代表&特点：优点：局限：测序型空间转录组（Sequencing-basedST）原理：技术代表&特点：优点：局限：成像型vs测序型空间转录组对比表✅回到你问的SpatialHuman30M构建策略理解：总结你的问题：✅①**NeighborhoodEnrichmentAnalysis：空间邻近富集分析*

victory0431·2025-06-24 07:19

【LLM】两篇多模态LLM综述MultiModal Large Language Models

note(一)现有的MM-LLM的趋势：(1)从专门强调MM理解对特定模态的生成的进展，并进一步演变为任何到任何模态的转换(例如，MiniGPT-4→MiniGPT-5→NExT-GPT)；(2)从MMPT

心上之秋·2025-06-24 07:49

[特殊字符] AIGC工具深度实战：GPT与通义灵码如何彻底重构企业开发流程

第一模块：理念颠覆——为什么AIGC不是“玩具”而是“效能倍增器”？▍企业开发的核心痛点图谱（2025版）研发效能瓶颈：需求膨胀与交付时限矛盾持续尖锐，传统敏捷方法论已触天花板知识断层加剧：新技术栈（如Rust、WebAssembly）兴起，传统培训模式跟不上迭代速度质量保障困境：人工测试覆盖率和AI大模型类产品的黑盒特性形成根本冲突人力成本高企：一线城市资深Java/Python工程师年薪突破7

Lucas55555555·2025-06-24 05:09

AI的出现并非IT从业者的终结者，而是职业进化的催化剂。与其担忧被替代，不如将其视为生产力跃升的契机。我们可从三个维度解析这一变革：

一、替代曲线：从"工具替代"到"认知增强"低阶编码自动化：GPT-4已完成83%基础代码补全任务（GitHub数据），但需注意：仅限模板代码生成无法理解业务场景深层逻辑代码评审仍需人工把关运维智能化跃迁

我非常不满意·2025-06-24 00:36

[AI风堇]基于ChatGPT3.5+科大讯飞录音转文字API+GPT-SOVITS的模拟情感实时语音对话项目

[AI风堇]趁着有空做出来的一个小项目,灵感来源于B站,但博主未提供代码,依据简介和标题进行了一个复刻,以下是视频展示效果(已同步更新至B站),要是大家觉得好玩后期我出个教程

nightunderblackcat·2025-06-23 19:34

文心一言（ERNIE Bot）：百度打造的知识增强大语言模型

1.产品概述文心一言（ERNIEBot）是百度自主研发的知识增强大语言模型，于2023年3月16日正式发布，对标OpenAI的ChatGPT，具备文本生成、多模态交互、逻辑推理、中文理解等能力。

明似水·2025-06-23 18:25

字节跳动Coze平台调研报告

字节跳动Coze平台调研报告一、平台概述（一）定位与目标用户群体Coze是字节跳动推出的一站式AI应用开发平台，也被称为“字节版GPTs”。

DS-RAG·2025-06-23 17:23

什么是 Agentic AI？从聊天助手走向自主智能体

从聊天助手走向自主智能体一、AgenticAI概念解析AgenticAI的四大核心特征：二、AgenticAI系统架构：从ReAct到Auto-GPTReAct架构（Reasoning+Acting）Auto-GPT

gs80140·2025-06-23 17:53

生成式引擎优化（GEO）来了：品牌如何抢占AI回答的“第一屏”？

随着ChatGPT、Gemini、Claude、文心一言等生成式AI模型的广泛应用，我们获取信息的方式正在发生巨变。搜索不再只是“点进链接”，而是“直接看到答案”。

·2025-06-23 16:15

NL2SQL实践系列(1)：深入解析Prompt工程在text2sql中的应用技巧

SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub

汀、人工智能·2025-06-23 13:20

【LLaMA-Factory 实战系列】一、数据准备篇 - 从文本到多模态的完整流程

【LLaMA-Factory实战系列】一、数据准备篇-从文本到多模态的完整流程1.引言2.LLaMA-Factory数据格式概述2.1Alpaca格式2.2ShareGPT格式3.文本数据准备3.1Alpaca

Zhijun.li@Studio·2025-06-23 11:08

DeepSeek已经落后？客观评价与深度解读爆火的DeepSeek V3大模型的性能与参数。

证据显示，它在公开基准测试中优于其他开源模型，与领先的闭源模型（如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet）性能相当。

AI老李·2025-06-23 09:55

AI大模型RAG架构详细解析（一）标准RAG、纠正型RAG、推测型RAG、融合型RAG、代理型RAG

从ChatGPT引用来源的能力到企业AI扫描数千份文件，RAG为语言模型提供了现实世界的根基。然而，RAG并非“一刀切”的解决方案。随着时间的推移，AI研究人员设计了多种专门的RAG架构，

大模型面微调_·2025-06-23 07:41

DB-GPT_0.5.10安装__部署Qwen2-72b模型（Ubuntu）——报错记录

官网地址在这里——源码部署(yuque.com)，英文地址——SourceCodeDeployment|DB-GPT(dbgpt.site)官网给了三种部署方式：源码部署、Docker部署、Docker-Compose

介甫遗风·2025-06-23 04:56

DB-GPT-HUB Text-to-SQL微调

DB-GPT-HUBText-to-SQL微调项目介绍DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目，主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤，通过这一系列的处理可以在提高

__如风__·2025-06-23 04:56

DB-GPT 项目使用教程

DB-GPT项目使用教程DB-GPTDB-GPT-一个开源的数据库领域大模型框架，旨在简化构建数据库大模型应用的过程。

姚喻蝶Kerry·2025-06-23 04:52

Pip换源

GPT-4o(OpenAI)更改pip的源可以显著提高Python包管理器安装和更新库的速度。推荐使用国内的镜像源，比如阿里云源。

109702008·2025-06-23 04:21

优化给AI的“提问技巧”（提示工程），让大型语言模型（比如GPT）更好地扮演“心理治疗助手”的角色

优化给AI的“提问技巧”（提示工程），让大型语言模型（比如GPT）更好地扮演“心理治疗助手”的角色尤其是在“问题解决疗法”（PST）中帮助caregivers（家庭护理者）缓解焦虑、疲劳等心理症状。

ZhangJiQun&MXP·2025-06-23 03:19

当AI成为“程序员”，我们真正的价值是什么？

从GitHubCopilot的惊艳亮相，到Cursor、ReplitAI等新神器的涌现，再到背后强大的GPT、Gemini、ERNIE、Deepseek、Qwen等通用大模型，AI正在从“辅助工具”向“

勤奋的知更鸟·2025-06-23 02:11

大语言模型：人工智能的“大脑革命“与未来图景

大语言模型：人工智能的"大脑革命"与未来图景——从GPT-3到AGI的演进之路引言：算力觉醒的时代2022年11月，ChatGPT的横空出世犹如一记惊雷，仅用5天时间就突破百万用户，两个月后月活用户突破

RockLiu@805·2025-06-23 00:57

大模型学习路线：这会是你见过最全最新的大模型学习路线【2025最新】

大模型学习路线建议先从主流的Llama开始，然后选用中文的Qwen/Baichuan/ChatGLM，先快速上手体验prompt工程，然后再学习其架构，跑微调脚本如果要深入学习，建议再按以下步骤，从更基础的GPT

大模型入门学习·2025-06-23 00:56

Intel著名产品---ChatGPT o3作答

Intel（英特尔）作为全球领先的半导体公司，历史上推出了多款具有革命性意义的产品，对计算机行业产生了深远影响。以下是一些历史上最著名的Intel产品：1.4004处理器（1971年）背景：Intel4004是世界上第一款商用微处理器，标志着计算机处理技术的革命。特点：4位微处理器，时钟速度为740kHz，集成了2300个晶体管。4004最初设计用于计算器，但它的发布开启了微处理器时代，为个人计算

部分分式·2025-06-22 23:49

[特殊字符] 一键搭建AI语音助理：基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解

一、项目核心技术架构（图1）交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调

来自于狂人·2025-06-22 22:10

大模型RAG系统面试题及参考答案

RAG与传统的LLM（如GPT）生成方式有何区别？RAG的设计初衷是什么？解决了哪些问题？检索器（Retriever）在RAG中的作用是什么？生成器（Generator）如何与检索器交互？

大模型大数据攻城狮·2025-06-22 18:13

AI大模型保姆级学习路线：零基础到进阶全攻略（附资源）非常详细建议收藏！

无论是ChatGPT带来的交互革命，还是StableDiffusion掀起的创作浪潮，亦或是AlphaFold推动的生命科学突破，背后都矗立着大模型的庞然身影。你是否渴望深入理解并驾驭这股力量？

AI大模型-大飞·2025-06-22 17:39

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

前言我最近接触到一个非常有趣的挑战，涉及到人工智能数字化大量文件的能力，并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题，比如：数据检索问题：涉及从数据库中获取特定数据点或数据集，例如“电子产品类别中有多少产品？”或“2021年第四季度总销售额是多少？”汇总查询：需要对数据进行总结的问题，如计算平均值、求和、计数等，例如“所有已上架产品的平均价格是多少？”或“每个地区客户的总人数是多少？”数据关

Cc不爱吃洋葱·2025-06-22 16:35

大模型实战干货：如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统（附完整代码）

什么是RAGRAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将语言模型（如ChatGPT）与外部知识库结合的技术，使其在生成回答时能够调用真实知识来源，而不仅依赖模型本身的参数记忆

勤奋的知更鸟·2025-06-22 16:33

深度解析：AI 大模型 Function Call 与 MCP 的演进路径及核心差异

一、引言：从工具调用到生态互联的范式革命当ChatGPT通过FunctionCall实现"一键查询天气"，当Claude借助MCP协议构建企业级自动化流程，我们正在见证AI大模型与外部世界交互的范式跃迁

这小小的葡萄我还从来没吃过·2025-06-22 15:56

DeepSpeed 深度学习学习笔记：高效训练大型模型

大型模型训练的挑战随着深度学习模型规模的爆炸式增长（从BERT的几亿参数到GPT-3的千亿参数，再到现在的万亿参数模型），传统的单GPU训练方式变得力不从心，即使是多GPU训练也面临巨大挑战：内存限制(

·2025-06-22 14:16

大模型项目中的API Key是什么（DB-GPT）

DB-GPT项目本身不包含所有AI模型的计算能力，它通过连接第三方服务（如SiliconFlow、OpenAI等）来获取模型能力。这些服务通

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-06-22 13:11

用 Excel 实现 GPT？这份神级表格带你一步步理解大语言模型到底怎么工作

言简意赅的讲解用Excel实现GPT解决的痛点想象一下，如果你能在Excel表格里亲眼看到大语言模型的运行过程，是不是会更容易理解这些神秘的“AI模型”到底在做什么？

文浩（楠搏万）·2025-06-22 13:39

DB-GPT启动提示please install by running `pip install cryptography`

DB-GPT项目需要cryptography库来处理加密功能，但环境中没有安装它。

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-06-22 12:08

全新 ChatGPT 搜索功能：提升信息获取的智能助手

正因如此，OpenAI近期对其颇受欢迎的人工智能助手ChatGPT的搜索功能进行了重大优化，以进一步提升用户体验。

人工智能我来了·2025-06-22 09:50

ChatGPT全新功能Canvas上线：开启智能编程与写作新篇章

引言随着人工智能技术的迅猛发展，OpenAI旗下的明星产品ChatGPT不断推出创新功能，以满足用户在各个领域的需求。

海豹工匠·2025-06-22 07:34

AIGC技术实战：使用Python实现文本生成模型

AIGC技术实战：使用Python实现文本生成模型关键词：AIGC、文本生成模型、Transformer、GPT、Python、预训练模型、自然语言处理摘要：本文以AIGC（人工智能生成内容）中的文本生成技术为核心

AI大模型应用工坊·2025-06-22 05:51

深入解读Qwen3技术报告（三）：深入剖析Qwen3模型架构

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-06-21 23:18

推荐项目：WebcamGPT-Vision - 实时AI图像描述工具

咎旗盼Jewel·2025-06-21 23:44

Docker 快速搭建一个基于 GPT-Vis 组件的统计图表生成服务

以下是对工具简单介绍：可以在服务端使用GPT-Vis统计图表组件直接渲染成图片支持Docker一键部署，提供统计图表渲染生成API接口支持多种GPT-Vis支持的组件，包括折线图、柱形图、饼图、面积图、

计算机小手·2025-06-21 22:41

人工智能100问☞第48问：GPT是怎么生成文本的？

目录一、通俗解释二、专业解释三、权威参考GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型，基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇，循环迭代直至形成完整文本。

AI算力那些事儿·2025-06-21 22:41

【多款国内外AI编程能力测评】不写一行代码，0编程基础下挑战全靠AI开发软件

两年前ChatGPT惊艳全球，让AI火了一把，特别是AI能编写代码让我身边不少程序员朋友都瑟瑟发抖，当时就已经有不少人觉得编程以后的学习成本会无限接近为0，人人成为程序员的时代即将要开始了。

·2025-06-21 21:36

Docker使用宿主机GPU驱动：绕开nvidia docker的神奇方法

有的，兄弟，有的，这样的方法我问GPT了还有1种。1、具体场景场景：我是普通的docker运行yolo，需要使用GPU，但是报错：RuntimeError:FoundnoNVIDIA

~LONG~·2025-06-21 19:22

《AI大模型开发笔记》——Prompt提示词最佳实践

通过上面ChatGPT的说明，我们可以看到，prompt工程化就是如何写prompt提示词的一些技巧。那么，为什么需要进行提示词优化呢？

_Richard_·2025-06-21 18:44

OpenAI发布了一份提示工程指南(Prompt Engineering Guide)

以下是在GPT-4使用提示时获得更好结果的6种策略的总结:

ChatGPTer·2025-06-21 18:43

大模型基础全解：转行大模型开发所需的知识体系、能力要求及学习路径总结

引言随着人工智能和大模型（如GPT-4、BERT等）技术的快速发展，越来越多的专业人士希望转行进入这一领域。大模型开发涉及复杂的技术体系和多样的应用场景，对从业者的知识和能力提出了较高要求。

程序员鑫港·2025-06-21 18:43

【大模型开发】Hugging Face的Transformers库详解介绍与案例

它将主流的预训练模型（如BERT、GPT、T5、VisionTransformer等）统一整合在同一套API下，并提供了丰富的工具支持快速训练、推理与部署。本篇文章将：介绍Hu

云博士的AI课堂·2025-06-21 11:01

centos 安装AI 向量数据库 chroma

官网1官网地址：https://docs.trychroma.com/getting-started2推荐一个gptAI工具：态灵AI:chatai.taigoodai.com3推荐一个AI本地笔记软件

wulitoud·2025-06-21 08:43

学术Tips丨2025全球学术出版AI政策：生成式人工智能的合规边界与战略应用

棱镜研途·2025-06-21 02:03

大模型+前端开发实战之我如何用AI提效70%

引言：当AI融入代码世界在AI技术迅猛发展的今天，大模型（如GPT、Claude、Gemini）已经不仅仅是聊天的工具，更成为前端开发者日常工作流的一部分。

Jinxiansen0211·2025-06-21 02:27

大模型 + 前端开发实战：我如何用 AI 提效 70%！